"""
Tensor属性
- 每一个Tensor都有torch.dtype torch.device torch.layout三种属性
- torch.device标识了torch.Tensor对象在创建后所存储在的设备名称
- torch.layout表示torch.Tensor内存布局的对象
"""
import torch

# 获取当前设备
# dev = torch.device("cpu")
# pro = torch.device("cuda:0")
#
# a = torch.tensor([2, 2], dtype=torch.float32, device=pro)
# print(a)

# 稀疏张量
i = torch.tensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]])
v = torch.tensor([3, 4, 5], dtype=torch.float32)
x = torch.sparse_coo_tensor(i, v, [4, 4])
# 将系数张量转为稠密正常
b = x.to_dense()
print(x)
print(b)
